算力&服务器发展正当时

让算力早日像水和电一样即取即用，全国算力网络全面布局

算力：以计算能力为核心，包含算力规模、经济效益和供需情况在内的综合能力。 ◼ 算力成为公共基础资源势在必行，“算力无所不在”离不开算力网络的支撑。 • 随着数字经济时代全面开启，算力正在以新的生产力形式赋能千行百业，为经济社会高质量发展提供更有力支撑。然 而，智能算力需求的爆发式增长使高性能算力稀缺，当前算力仍存在应用边际效益高、用不起、用不上的问题。未来， 算力需求将提升，行业发展将持续保持高景气度。 • 我国算力布局正处于连点成线、密织成网的阶段。我国持续优化基础设施建设，着力打造数据中心集群，相继启动东 数西算工程、国家超算互联网建设，连接全国各地算力资源形成统一调度的全国一体化算力网络，使算力像水、电一 样成为“一点接入、即取即用”的公共基础资源，在各类数字化要素的协同中实现更大价值。

算力规模稳步扩张，算力市场蓬勃发展

全球数字经济持续提速，算力产业蓬勃发展。2022年全球计算设备算力总规模达到906EFlops，增速达到47%。算力 产业蓬勃发展，预计未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年全球计算设备算力总规模将超过3 ZFlops。 ◼ 我国算力规模和供给水平持续增长，融合应用深度不断拓展，行业赋能效益日益显现。经信通院测算，2022年我国计 算设备算力总规模达到302 EFlops，全球占比约为33%，连续两年增速超过50%，高于全球增速。智能算力需求呈现 爆发式增长态势，在算力规模中的比重将越来越高，未来五年复合增长率达 52.3%。

服务器市场整体情况及竞争格局

中国服务器市场高速发展。据IDC数据显示，2022年中国服务器市场规模约为273亿美元，同比增长9.1%。2022年中 国服务器市场销售量达447.8万台，同比增长12.7%。 • 受AI需求暴涨，全球整机支出向AI服务器倾斜，通用服务器市场被进一步压缩。未来，随着产业智能化转型提速、高 算力基础设施升级和应用场景商业化发展，各大厂商将持续加码布局AI大模型，为中国服务器行业带来广阔发展空间。 ◼ 中国服务器市场龙头效应显著，竞争格局多样化。国内市场以浪潮、新华三和超聚变组成领军阵营，行业集中度较高， 竞争格局稳固。AIGC、云计算等新兴技术不断涌现为服务器行业带来新的增长点，各大厂商展开竞争。

数据量、算法模型与AIGC 三重因素驱动算力需求激增

数据量激增驱动算力需求不断升级

全球数据总量和算力规模高速增长。据IDC数据显示，2022年全球数据圈数据量规模达到103.66ZB，中国数据量规模 将从2022的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB，CAGR达到26.3%，增速有望位列全球第一。根据IDC预测，未来3年全 球新增数据量将超过过去30年之和，数据激增将使数据存储、传输和处理的所需算力呈现指数级增长。 ◼ 算力智能化升级成为趋势，智能算力成为算力增长的主要动力。海量复杂数据处理需求对于算力提出了更高的要求， 需要更强大、更高效的计算资源来支持人工智能应用的发展。在此趋势下，算力基础设施加快建设，成为支撑数字经 济发展的“重要底座”，数据能力和算力需求循环增强。IDC预测，中国智能算力规模将持续高速增长，预计2027年 将达到1117.4EFLOPS，2022-2027年CAGR达33.9%。

算法&模型的复杂度提升助推算力需求激增

算法的发展及迭代拉动算力需求。在传统的机器学习和深度学习技术中，算力作为底层基础设施扮演着至关重要的角 色，不断推动上层技术迭代创新。目前，深度学习的发展达到高潮，深度学习、机器学习等AI算法的训练和推理过程 需要大量的计算资源，为了实现更复杂的人工智能任务，包括图像和语音识别、自然语言处理等，算力提升不可或缺。 ◼ 模型的快速演进为算力发展提供了强劲动力。随着大模型不断演进，其参数规模和复杂性显著增加。模型越复杂，对 算力要求越高，目前超大模型的训练需要大规模计算集群以及对应的模型并行算法框架的支撑，中间算力需求巨大， 使算力规模呈现出量级和指数级的上升趋势。

AIGC模型训练侧算力需求量

AIGC的算力需求可分为训练算力需求和推理算力需求。训 练和推理阶段深度学习任务需要大量计算资源。 ◼ 训练侧：据OpenAI测算，2012年后全球头部AI模型训练算 力需求3-4个月翻一番，每年算力增长幅度高达10倍。 • 智能算力方面，以OpenAI训练集群模型估算结果作为参考， ChatGPT-3模型参数约为1746亿个，训练一次需要的总算 力约为3640PF-days（以每秒一千万亿次计算需要运行 3640天）。2023年推出的GPT-4参数数量可能扩大到1.8万 亿个，是GPT-3的10倍，训练算力需求上升到GPT-3的68 倍，在2.5万个A100上需要训练90-100天。 • 以微软与英伟达合作推出的Megatron Turing-NLG(MT-NLG) 模型为例，该模型拥有5300亿参数，训练过程消耗了4480 块A100GPU，最终在自然语言处理任务中表现出卓越性能。

推理：利用训练好的模型进行计算，利用输入的数据获得正确结论的过程，一般为AI技术的应用。推理部署的算力主 要在于每个应用场景日数据的吞吐量。 ◼ 推理侧，由OpenAI论文，推理阶段算力需求=2×模型参数数量×训练及规模。以GPT-3为例，根据天翼智库估算， 500 tokens（约350个单词）产生的算力需求为1.75 PFLOPS。 ◼ 未来AI服务器需求将从训练侧向推理侧倾斜，推理算力需求将井喷发展。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产 品逐步进入投产模式，处理推理工作负载的人工智能服务器占比将随之攀升。据IDC数据，2022年中国数据中心用于 推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到58.5%，预计到2026年，用于推理的工作负载将达到62.2%。

AIGC引领科技革命，算力端需求持续爆发

2023年，ChatGPT引爆新一轮人工智能热潮，由大模型驱动的AIGC时代正式开启。 ◼ AIGC发展依赖大模型，拉动算力需求高速增长。 • AIGC是算力发展市场的加速器。AIGC发展将持续加速更高计算性能、更快互联性能的算力基础设施建设。 • 随着国内外AIGC厂商加速布局千亿级参数量的大模型，算力需求将进一步加大，助推AI服务器市场及出货量高速增长。 ◼ 多模态拓宽应用边界，推动算力需求大幅攀升。由于语音和图像数据大小显著高于文本，多模态大模型训练和推理的 算力要求高于单模态。谷歌具身多模态语言模型PaLM-E，其参数量高达5620亿，远超GPT-3；根据Patel和Nishball， 谷歌多模态大模型 Gemini 算力高达~1e26 FLOPS，是训练 GPT-4 所需算力的 5 倍。

政策支持推动算力需求高增

随着数据量激增、算法模型复杂度提升与AIGC的发展，算力的重要性日益凸显，我国算力发展规划政策相继出台，推 动算力需求高增长。算力基础设施已成为AI行业亟需布局的资源。近年来，政府持续加快算力基础设施建设的政策制 定和实施步伐，从顶层设计到地方发展规划相继出台，产业利好催化不断。 • 2023年2月，中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，强调“促进东西部算力高效互补和协同联动”。 • 2023年10月，工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知，明确到2025年，算力 规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。 • 各地瞄准算力赛道布局，相继出台多项政策举措大力支持算力产业发展。以深圳为例，2023年12月5日，深圳发布 《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划（2024-2025）》，提出20条重点任务，助力深圳打造“多元供给、强算 赋能、泛在连接、安全融通”的中国算网城市标杆。全国上下已形成积极推动算力产业快速健康发展的良好局面。

数据中心建设开始加速

智能时代加速而来，最大的需求是算力，最关键的基础设施是数据中心。根据中国数据中心产业发展白皮书，全球数 据中心产业规模在 2022 年达到 1308 亿美元，2019-2022 年复合增长率约 20%。 ◼ 在市场供给和需求的双轮驱动下，我国数据中心市场规模不断增长。根据IDC数据显示，2022年中国数据中心服务市 场规模达1293.5亿元人民币，同比增长12.7%，数据中心采购规模进一步提升。 ◼ 目前，全国8个国家算力枢纽节点建设已全部开工，10个国家数据中心集群同步布局。我国西部地区新开工建设的数据 中心项目数量稳步增长，我国算力集聚效应初步显现。

服务器和算力的拆分 ——AI服务器

AI服务器和普通服务器的区别

服务器：算力的重要载体。主要用于在网络中为终端提供计算或者应用服务，是算力产业链的关键环节。 ◼ AI服务器核心组件按价值量应该核心关注GPU、CPU、DRAM、SSD网卡、PCB、高速互联芯片和散热模组等。服务器是AI 数据中心的核心部分，用于执行复杂的数据处理和机器学习任务，根据中国信息通信研究院的研究数据，其价值量约占总体的 70%左右。AI服务器和普通服务器的区别有： • 硬件架构：AI服务器是采用异构形式的服务器。根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其 他的加速卡等。与普通的服务器相比较，AI服务器在大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，以满足各种数据的 收集与整理。 • 卡的数量：普通的GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块GPU卡以上，甚至要搭建 AI服务器集群。 • 独特设计：AI服务器由于有了多个GPU卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足AI服务器长期 稳定运行的要求。

从制造层面来看，GPU、PCB、NAND等驱动价值量变化

从制造层面来看： ➢ AI 服务器与传统服务器的区别主要在于 GPU 用量。GPU是AI服务器中价值量最高的部件，承担了大部分的计算任 务和深度学习模型的训练与推理。 • AI服务器可以结合不同类型的处理器提供更高的计算性能。普通服务器以CPU作为算力核心，算力可根据CPU核心 数提升。但AI服务器通常只配备1-2个CPU，重点放在GPU的数量和性能上。AI服务器用PCB一般具有20-28层，相 比之下传统服务器一般最多为16层。PCB每增加一层，其价值量均有明显提升，层数大幅增加将带动AI服务器用 PCB价值量大大提升。 • AI服务器的DRAM容量是普通服务器的8倍，NAND容量是普通服务器的3倍，使其价值量较普通服务器有极大提升。

从应用场景来看，AI服务器广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域

从应用场景来看： ➢ AI服务器广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域，用于图像识别、语音识别、文本分析、模型训练等应用 场景。AI服务器的优势在于其强大的计算能力和并行处理能力，能够处理复杂的算法和大规模数据，加速模型训练和推理过 程。通过优化的软件堆栈，AI服务器能够高效地实现数据的传输和通信。AI服务器采用CPU+加速芯片的架构形式，在进行 模型的训练和推断时会更具有效率优势。 • 据头豹研究院数据显示，在医疗领域，AI服务器被广泛应用于计算机视觉（占比40.6%）、对话式客服（20.5%）和自然语 言处理（17.8%）。例如，通过深度学习算法对医学影像进行分析，可以实现快速、准确的肿瘤检测和诊断，帮助医生制定 更加精准的治疗方案。 • 从我国AI服务器下游应用分布来看，据华经产业研究院统计，2022年中国AI服务器市场按销售额统计，互联网厂商占据 47.5%，运营商占比19.6%，其次通信、政府、制造、教育、金融分别占据8.6%、6.3%、5.1%、5%、3.8%。

AI服务器市场空间有望进一步提升

据统计，2022年AI服务器采购量中，北美四大云端供应商Microsoft、Google、Meta、AWS合计占比约66%，海外 云巨头对AI服务器的需求更大，但随着国内AI大模型的开发及应用拉动更多AI服务器需求，我国AI服务器市场空间 有望进一步提升。 • 而中国近年来AI建设浪潮持续升温，字节跳动年采购占比达6.2%，腾讯、阿里巴巴、百度紧接其后，分别约为2.3%、 1.5%与1.5%。 • 与国外AI芯片厂商的垄断局面不同，中国AI服务器水平位于世界前列。据统计，按销售额来看，2022年我国AI服务 器市场，浪潮以46.6%份额占据首位，新华三、宁畅分别以11%和9%占据第二、第三名。

国内相关厂商布局

浪潮信息：算力供给龙头企业引领AI算力新浪潮

浪潮信息是国内领先的服务器制造企业，专注于为客户提供先进的云计算、大数据、边缘计算等计算产品和解决方案。 • 算力方面，公司服务器产品体系丰富，竞争优势明显。公司通过场景优化设计，形成了一系列丰富的产品线，涵盖了 计算型、存储型、多节点、关键应用、整机柜等各类服务器，支持全场景高效计算。 ◼ 公司收入稳定增长，业务成长性良好。从整体收入来看，公司营业收入从2018 年 469.41 亿元增长到 2022 年 695.25 亿元，CAGR约为10.32%。公司的收入主要来自于服务器及部件，近年来公司的服务器及部件收入占比均高于 95%， 2022 年公司服务器及部件营收占比约为99.17%。

2022年，公司人工智能服务器市占率连续3年全球第一，连续6年市占率中国第一；2023年Q3浪潮信息居全球服务器 份额第二。公司牵头参与服务器全部国标，是唯一一家同时加入全球三大开放计算组织的服务器供应商。 • 公司是百度、阿里、腾讯等大型企业最主要的AI服务器供应商，与科大讯飞保持在系统与应用的深入合作，帮助AI客 户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。 • 公司打造最广泛、多元的算力平台，推出全新一代G7服务器，是目前业界算力支持最广泛的平台。 • 公司在AI服务器领域具有先发优势，全栈布局液冷。多年来围绕智慧计算、数据中心液冷技术持续加大研发投入，目 前全系列服务器均支持冷板式液冷，实现全算力业务场景覆盖。

浪潮信息服务器性能突出。公司AI服务器2022年在全球权威AI性能评测竞赛MLPerf中获得49个冠军，以全面领先的AI 训练、推理性能表现，为AI研发和应用提供强劲动力，其AI服务器产品已经应用在全球领先的互联网巨头企业以及 AI+Science、AI+Graphics、AIGC等领域的领先科技公司，成为全球AI服务器的最大供应商。 • 浪潮信息英信服务器NF5688M6是浪潮信息为超大规模数据中心研发的同时拥有高性能，高兼容，强扩展的新一代 NVLink AI服务器，率先在6U空间内支持2颗Intel 最新的Ice Lake CPU和8颗NVIDIA最新的NVSwitch全互联500W Ampere架构GPU，采用业界先进的NVIDIA NVLink互联架构， • 数据中心液冷整机柜服务器ORS3000S基于全新一代英特尔®至强®第三代可扩展处理器打造，单CPU最高拥有40个内 核及80线程，最大支持TDP 270W CPU、最高睿频 3.6 GHz、3组11.2 GT/s UPI互连链路，使服务器拥有更高处理性 能同时兼容标准机架式服务器和整机柜服务器，整合网络、计算、存储等功能，满足不同用户的多种需求。

中科曙光：持续发力高端服务器市场

中科曙光是国内领先的高端服务器生产商。公司高端服务器产品全栈自研，拥有大规模部署实践；不断开拓算力服务 业务，通过全国一体化算力服务平台加速海量复杂行业应用创新与落地，为国内多个大模型提供算力支持。 ◼ 公司持续提升技术创新能力和研发水平，在部件性能管理、产品稳定性、高速互联等方面持续提高产品性能，全面升 级服务器的可扩展能力、可管理能力，增强产品的核心竞争优势，经营业绩稳步提升。 • 2022年，公司利润端持续高增。公司营业收入130.08亿元，同比增长15.44%，归母净利润15.44亿元，同比增长 31.27%。各业务营收占比基本保持稳定，盈利质量持续提升。

公司高端计算机产品包括机架式服务器、高密度服务器、刀片服务器、超融合一体机产品等，能面向多种应用场景， 兼顾性能、能效、应用生态，具有领先的计算密度和节能性。公司的高端服务器产品也涵盖浸没液冷、冷板液冷等产 品形态，具有节能高效、安全稳定、高度集成等特点。 • 智能计算天阔服务器X785-G30：采用Intel最新一代的Xeon Scalable系列处理器，可支持更多CPU核心，最高支持 DDR42933内存，极大地提高了系统性能，处理器集成6通道内存控制器，支持最高2933MHz的DDR4内存。单颗CPU 最高可提供28核心计算能力，采用全新的UPICPU总线互联技术，总线频率高达10.4GT/s，计算能力大幅提升。 • 曙光超融合整体解决方案采用微服务架构，将服务器资源统一整合。基于高效可靠的服务器实现一体化的系统交付。

中国长城：国家网信领域战略科技力量

中国长城为国产整机厂商供应龙头企业，是国产算力引领者。公司掌握计算机整机全栈技术能力，深耕自主安全计算， 已形成服务器、台式机、通信、工控等四大电源产品线，网信市场先发优势明显，是国内规模最大、技术最强的服务 器提供商，伴随服务器性能提升未来望受益国产服务器替代行情。 ◼ 公司拥抱“信创”浪潮，网信整机市场占有率第一。计算整机产品已实现党政信息化关键领域及核心场景全面覆盖。 ◼ 2022年，受信创市场周期性调整、国际局势影响等，公司业绩暂时承压，营业收入140.27亿元，同比下降21.15%。

公司紧抓AI大模型下的算力需求机遇，积极布局AI算力领域。 • 与百度联合研制首款“PKS”国产AI服务器——AI-TF2000飞桨一体机，同时依托“PKS”自主计算体系，打造了长城 擎天EF860、DF723服务器等高性能服务器应用于各种重要新基建领域和数字化转型重要场景。擎天 EF723 服务器基 于国产飞腾 FT-2000+/64 高性能处理器，采用国产中文化 BIOS 固件和操作系统，具有核心多、计算性能高、存储容 量大和 IO 带宽高等特点。 • 全方位推进服务器核心技术攻关。2022年，公司成功研制6款终端、3款服务器产品，并将持续加强创新成果产出迭代。

拓维信息：算力+算法+数据三位一体全面布局

拓维信息是中国领先的国产软硬一体产品及服务提供商。公司多年来锚定软件服务、智能计算、开源鸿蒙操作系统等 领域精准发力，积累了海量的算法模型和行业数据，不断筑牢算力、算法、数据三位一体的AI差异化竞争力，同时打 造国产计算产品品牌“兆瀚”，依托“鲲鹏+昇腾”协同优势，灵活向通用算力及Al算力场景扩展，满足各行业、各新 技术发展下对多样性算力的需求。 ◼ 2022 年，公司实现营业收入22.37亿元，同比上升0.29%。公司软件云服务、国产自主品牌服务器及 PC 业务分别实 现营业收入 12.67 亿、8.05 亿元，营收占比分别为 56.63%、36.00%。

拓维信息同时布局鸿蒙生态和智能计算。公司在发展通用计算产品业务的同时，抢抓人工智能发展机遇，不断加大AI 计算硬件产品研发布局与市场开拓。公司基于“鲲鹏处理器+昇腾AI”国产技术底座，已形成较为完善的自主品牌“兆 瀚”智能计算产品体系。 • 2022年，公司旗下湘江鲲鹏获评华为“昇腾最佳实践伙伴”；兆瀚RH220T服务器在服务器性能测试排名中位列鲲鹏 厂商第一；2023年，公司自主品牌“兆瀚”创新发布了兆瀚RA2311-C推理服务器、兆瀚RA5900-B训练服务器等昇腾 AI产品，目前公司正基于昇腾AI底座自研行业专用服务器、AI模组、AI小站等差异化AI产品矩阵。 

公司不断深化场景应用，赋能各行业算力发展。公司顺应自主创新国家战略，精准卡位多个“东数西算”国家级算力 枢纽节点，持续为党政、国资企业及重点行业客户提供国产智能计算产品服务；深度参与北京联通AI算力平台建设等 项目；中标京东 2023 年国产化 AI 服务器采购项目，AI服务器产品进入多家头部互联网企业开展测试；为茅台双龙智 慧物流园项目提供鲲鹏服务器，全面赋能千行百业数字化转型升级。

神州数码：智算神州鲲泰领航，迎接AI时代算力挑战

神州数码是是国内 IT 分销领军厂商，具有领先的服务器生产制造优势及行业解决方案实践经验。公司拥有丰富的信创 产品结构，为用户提供完善的算力形态。公司持续加速人工智能算力等领域的布局和实践，加强与算力相关的硬件产 品、服务研发，帮助各行各业构建高性能、高安全性的算力底座，为增加算力供应提供支持。 ◼ 2022年，公司实现营业收入1158.80亿元，同比下降5.32%；云计算及数字化转型业务实现营业收入50.23亿元，同比 增长29.3%；公司主营业务包括 IT 分销及增值服务业务、云计算和数字化转型业务、自主品牌。公司紧抓国内信创快 速发展机遇，持续打造自主品牌“神州鲲泰”系列产品，2022年自主品牌业务营业收入25.70亿元，同比增长55.75%。

公司持续发力服务器自主研发，打造贯穿服务器、中间件、通用解决方案乃至全面算力平台的国产化产品，形成覆盖 ARM 服务器、网络、终端、一体机的产品体系，实现“核心技术自主创新、核心产品自主研发、核心业务自主可控”， 为云计算、大数据服务能力提供算力支撑，加强多种算力的统一调度，提高算力基础设施的资源利用率。 ◼ 神州鲲泰系列服务器持续为各行业数字化转型提供坚实算力底座。基于华为鲲鹏+昇腾产业生态，神州数码信创业务 打造神州鲲泰系列入门型、均衡型、高性能型、AI计算型等多种类服务器。 • 神州鲲泰KunTai R722服务器算力表现卓越，可满足构建算力网络、算网基础设施建设、一体化算网融合等业务需求。 • 鲲鹏 920+昇腾 910 处理器的神州鲲泰新一代中心训练服务器可广泛应用于深度学习、模型开发和 AI 训练服务场景。

 

编辑：520中国